【事件の表示】
　平成　３年特許願第２５１４８２号「二次構造予測装置」拒絶査定に対する審判事件［平成　５年　４月　９日出願公開、特開平　５−　８９０７４］について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯・本願発明
　本願は、平成３年９月３０日の出願であって、その請求項１に係る発明（以下、本願発明という。）は、平成１１年８月１９日付けの手続補正書によって補正された明細書及び図面の記載からみて、
「物質の二次構造を予測する二次構造予測装置において、物質の特定の二次構造に対応づけて入力層（１１）、中間層（１２）、および出力層（１３）からなる、複数のニューラルネットワーク（１）と、これら複数のニューラルネットワーク（１）の結果を統合する統合装置（２）とを備え、学習データおよび結果をぞれぞれの上記ニューラルネットワーク（１）に入力してその結果の誤差をそれぞれ求め、これらの誤差を上記ニューラルネットワーク（１）のそれぞれの重みに反映させてバックプロパゲーションして学習することを繰り返し、学習後に未知のデータを入力して得られた上記各ニューラルネットワーク（１）の結果をもとに上記統合装置（２）が予め決めた規則に従って二次構造を決定するように構成したことを特徴とする二次構造予測装置。」にあると認める。
　なお、本願の特許請求の範囲の請求項１には、上記「それぞれの重みに反映させて」の部分は「それぞれの重みとして」と記載されているが、バックプロパゲーションは誤差自体を重みとして学習するものではなく、本願明細書にも、「学習時には、図示ように、出力層１３の結果と予め与えた結果との誤差を求め、この誤差を入力層１１からの出力に与える重みに反映および中間層１２からの出力に与える重みに反映し、出力装置１３の結果の誤差を少なくなるようにしている（図４参照）。」（段落００１５）と記載されているので、請求項１の当該記載は錯誤によるものと認め、本願発明を上記のとおり認定した。
２．引用例
　これに対して、原審の拒絶の理由に引用された特開平３−１０５４５３号公報（以下、引用例１という。）には、ニューラル・ネットワークに関して、次の事項が記載されている。
（１）識別するクラス毎に各々別のネットワークを割り当て、１個のネットワークでは入力が該ネットワークに割り当てられたクラスに属するか否かの識別のみを行うようにする。つまり該ネットワークが識別すべきデータのクラスとそうでないデータのクラスを分類して出力する。この方法によればどのクラスにも属さないデータを他のデータと同様に扱えるようになる。（３頁左上欄３行乃至１０行）
（２）第１図は本発明に係るニューラル・ネットワークの原理を示す構造図である。同図においてａ〜ｄは第１頁乃至第４頁識別用のネットワークとして動作する部分である。（３頁左上欄１６行乃至２０行）
（３）ｉは入力層で、１０００個の線形ユニットから成り、図示を省略したデータ入力部からの値を入力され、その値を６個のユニットから成る隠れ層ｈに出力する。（３頁右上欄１２行乃至１５行）
（４）Ｏは１個のユニットから成る出力層であり、・・・以下のような出力を発生する。（３頁左下欄１０行乃至１６行）
（５）入力層にある入力が与えられた時に希望する出力が得られるように、この場合は第１頁を入力した時に第１頁識別用の出力ユニットが１を出力し、他の出力ユニットが０を出力するように結合係数Ｗを適当に選べば、このニューラル・ネットワークにて第１頁の識別が行える。Ｗの学習方法は従来同様、次式に示すバックプロパゲーションという方法を用いる。（３頁左下欄１９行乃至右下欄６行）
（６）学習後のパターン認識は、出力層ユニットの出力が０．８以上であるネットワークが唯１個である時該ネットワークの識別する頁であると判断し、その他２以上存する時あるいは１個もない時は識別不可とする。（４頁左上欄５行乃至９行）
　
　上記記載事項（６）によれば、出力層ユニットの出力が０．８以上であれば当該ネットワークの結果はＹＥＳであって、結果がＹＥＳであるネットワークが唯１個である時該ネットワークの識別する頁であると判断する規則に従ってデータの属するクラスを識別しているので、引用例１に記載されたニューラルネットワークは、実質的に、複数のネットワークの結果を統合する統合装置を備え、当該統合装置は、各ネットワークの結果をもとに予め決めた規則に従ってデータの属するクラスを識別するものと認められるから、引用例１には「データの属するクラスを識別するニューラル・ネットワークにおいて、識別するクラスに対応づけて入力層、隠れ層、および出力層からなる、複数のネットワークと、これら複数のネットワークの結果を統合する統合装置とを備え、学習データおよび結果をぞれぞれの上記ネットワークに入力してその結果の誤差をそれぞれ求め、これらの誤差を反映させて上記ネットワークのそれぞれの結合係数としてバックプロパゲーションして学習することを繰り返し、学習後に未知のデータを入力して得られた上記各ネットワークの結果をもとに上記統合装置が予め決めた規則に従ってデータの属するクラスを識別するように構成したことを特徴とするニューラル・ネットワーク。」（以下、引用例１に記載された発明という。）が記載されていると認められる。
　同じく原審の拒絶の理由に引用されたＨ．Ｂｏｈｒ，Ｊ．Ｂｏｈｒ，Ｓ．Ｂｒｕｎａｋ他，“Ｐｒｏｔｅｉｎ　ｓｅｃｏｎｄａｒｙ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｈｏｍｏｌｏｇｙ　ｂｙ　ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ　Ｔｈｅ　α−ｈｅｌｉｃｅｓ　ｉｎ　ｒｈｏｄｏｐｓｉｎ”，ＦＥＢＳ　Ｌｅｔｔｅｒｓ，Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．１／２，ｐ．２２３−ｐ．２２８（１９８８）（以下、引用例２という。）には、ニューラル・ネットワークを用いてタンパク質の二次構造を予測することが記載されている。
　３．対比
　本願発明と引用例１に記載された発明を対比すると、引用例１に記載された発明の「隠れ層」、「ネットワーク」、「結合係数」は本願発明の「中間層」、「ニューラルネットワーク」、「重み」に対応し、引用例１に記載された発明の「データの属するクラスを識別するニューラル・ネットワーク」と本願発明の「物質の二次構造を予測する二次構造予測装置」は、入力されたデータがどのクラスに分類されるかを判定して結果を出力する点では同一であり、「識別」も「予測」も両者の場合は同じことであるから、  両者は、
「データの属するクラスを予測する予測装置において、データの属するクラスに対応づけて入力層、中間層、および出力層からなる、複数のニューラルネットワークと、これら複数のニューラルネットワークの結果を統合する統合装置とを備え、学習データおよび結果をぞれぞれの上記ニューラルネットワークに入力してその結果の誤差をそれぞれ求め、これらの誤差を上記ニューラルネットワークのそれぞれの重みに反映させてバックプロパゲーションして学習することを繰り返し、学習後に未知のデータを入力して得られた上記各ニューラルネットワークの結果をもとに上記統合装置が予め決めた規則に従ってデータの属するクラスを決定するように構成したことを特徴とする予測装置。」であることで一致し、本願発明の「データの属するクラス」は「物質の二次構造」であるのに対して、引用例１には、データの属するクラスとして物質の二次構造を予測することについて記載されていない点で相違する。
４．当審の判断
　上記相違点について検討すると、引用例２には、ニューラル・ネットワークを用いてタンパク質の二次構造を予測することが記載されていることから、引用例１に記載された発明において、データの属するクラスを物質の二次構造とし、物質の二次構造を予測するようにすることは、当業者が容易になし得たことと認められる。
　なお、請求人は、審判請求書において、「α型ニューラルネットワークの結果がＹＥＳかつβ型ニューラルネットワークの結果がＹＥＳのときに出力結果（統合結果）、「コイル」という、統合結果が本願発明では図６の（ロ）に示すように求めることができるという顕著な効果が発生する」旨主張しているが、本願発明は、物質がタンパク質であることを限定したものではなく、まして統合装置の予め定めた規則を具体的に限定したものでもないから、上記請求人の主張は特許請求の範囲の記載に基づかないものであり失当である。
５．むすび
　したがって、本願発明は、引用例１及び引用例２に記載された発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものと認められるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　よって、結論のとおり審決する。